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DETERMINACIÓN DE MODELOS PARA LA EXTRACCIÓN DE SEÑALES Y EL PRONÓSTICO DE LAS SERIES TRIMESTRALES DE LA OFERTA Y DEMANDA GLOBALES
Autor
Campos Villalobos, Elvia; Funcionaria del Banco Central de Costa Rica
Kikut Valverde, Ana Cecilia; Funcionaria del Banco Central de Costa Rica
Muñoz Barrantes, Marta; Funcionaria del Banco Central de Costa Rica
Porras Jara, Alexander; Funcionario del Banco Central de Costa Rica
Rocha Bonilla, Lizette; Funcionaria del Banco Central de Costa Rica
Rodríguez Mora, Margarita; Funcionaria del Banco Central de Costa Rica
Institución
Resumen
El objetivo de este estudio es modelar las series trimestrales de los componentes de la oferta y demanda globales de Costa Rica, mediante el empleo de métodos ARIMA, a fin de extraer los componentes de tendencia-ciclo, estacional e irregular que conforman dichas series con el propósito de evaluar la evolución del sector real en el corto plazo y realizar pronósticos.Para ello se utilizan las series trimestrales recientemente estimadas de los componentes de oferta y demanda globales basadas en las series anuales compiladas utilizando el año 1991 como periodo de referencia a precios constantes. El periodo de análisis abarca del primer trimestre de 1991 al cuarto trimestre del 2000. Se analizaron un total de treinta y cinco variables.Para obtener los resultados, se hizo uso del paquete computacional TRAMO/SEATS, en su versión para Windows, lo que constituye una primera aplicación de esta herramienta en el Banco Central de Costa Rica. Se emplea este instrumento puesto que se basa en modelos y no en métodos empíricos, lo que permite realizar inferencia estadística de las estimaciones de los modelos ajustados para cada componente. Adicionalmente, se aplicó el método de desestacionalización directo e indirecto a algunas variables.Como conclusiones generales se señalan que el software TRAMO/SEATS constituye una herramienta poderosa, flexible y de fácil uso en el análisis de series de tiempo. En general, este paquete permitió discriminar entre modelos y descomposiciones alternativas. Además, se observó una descomposición final adecuada para cada variable. Sin embargo, falta darle una explicación económica a las series desestacionalizadas. Finalmente, los resultados del ajuste estacional indican que el método indirecto fue significativo en el caso de dos variables (agricultura e industria).
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